如何在Spark SQL中查詢複雜資料類型（陣列、映射、結構體、UDT）？

在Spark SQL中查詢複雜資料型別

簡介

Spark SQL 支援查詢具有複雜資料類型的數據，例如對應和陣列。本文檔提供有關高效存取和操作這些複雜類型的指導。

查詢陣列

存取陣列元素：

• Column.getItem: 取得特定索引處的元素。
• Hive 方括號: 用方括號檢索元素。
• UDF: 建立使用者定義函數 (UDF) 以套用自訂邏輯。

查詢對映

存取映射值：

• Column.getField: 取得特定鍵的值。
• Hive 方括號: 使用方括號檢索數值。
• 點語法: 使用帶點語法的完整路徑。
• UDF: 建立 UDF 以對映射執行操作。

查詢結構體

可以使用點語法存取結構體欄位：

• 對於 DataFrame API：df.select($"struct_name.field_name")
• 對於 SQL：SELECT struct_name.field_name FROM df

結構體數組

可以使用以下方法存取結構體數組中的欄位：

• 點語法: 直接存取欄位名稱。
• 標準列方法: 使用 getItem 和 getField 等方法。

使用者定義型別 (UDT)

使用 UDF 存取 UDT 欄位。有關詳細信息，請參閱 Spark SQL 文件。

效能注意事項

• 巢狀值可能存在效能限制。
• 考慮展平模式或展開集合以獲得最佳效能。
• 點語法可以與通配符 (*) 結合使用以選擇多個欄位。

附加函數

Spark SQL 支援各種用於複雜類型的內建函數：

• 陣列函數: array_max、array_sum、arrays_zip、array_union
• 映射函數: map_keys、map_values

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